Работа аналитиком данных: что нужно знать и что должен уметь специалист

Аналитик данных (Data Analyst, сократим его до АД) — это специалист по работе с большими массивами информации: он должен знать, что нужно сделать для сбора сведений из разных источников, и уметь автоматизировать этот процесс.

После весь полученный материал нужно обработать и структурировать. Чтобы упростить восприятие, его можно визуализировать, то есть представить в виде диаграмм, схем или инфографики.

Но самое главное — извлечь из полученной информации выгоду для бизнеса. То есть определить ее смысл, причинно-следственные связи всех изменений, найти проблемы и предложить топ-менеджерам соответствующие изменения. Именно этим и занимается Data Analyst, и такой сотрудник нужен в любой компании, независимо от сферы деятельности.

Главные области знаний, с которыми любой АД должен быть хорошо знаком, — это математика (в частности, статистика и теория вероятностей), программирование и основы менеджмента (особенно управление процессами и проектами). Это не значит, что он должен уметь доказать теорему Пуанкаре или писать хакерский скрипт на С++. Он не является экспертом в каждой из этих сфер, а работает на их пересечении. Но базовые знания в этих областях — основа профпригодности и успешного исполнения служебных обязанностей.

Каждая организация предъявляет к аналитику данных свои требования и собственный список задач для него. Вот наиболее частые:

● систематизация и автоматизация сбора и хранения информации;
● аудит, стандартизация и разработка управленческой документации;
● подготовка и отбор показателей для регулярных клиентских отчетов;
● поиск инсайтов, формулировка и проверка гипотез для оптимизации маркетинговых и продуктовых метрик;
● подготовка методик расчета нестандартных показателей;
● работа с различными источниками, в том числе с базами данных с использованием SQL, VВА, Excel (оконные функции, вложенные запросы и др.);
● визуализация, создание дашбордов на ведущих BI-платформах: POWER BI, Tableau, Qlik и других;
● проведение А/В тестирования;
● организация маркетинговых исследований, изучение рынков сбыта, конкурентной среды, продуктовый анализ;
● взаимодействие с IT-отделом, поставщиками услуг, руководителями проектов.

Вот несколько списков обязанностей из вакансий на сайте hh.ru.

Чтобы успешно выполнять перечисленные выше обязанности, потенциальный кандидат на позицию должен иметь серьезный багаж знаний и умений. Хорошо, если у вас есть техническое или экономическое образование, но это необязательно. А вот специальное обучение (на курсах или самостоятельно) пройти очень рекомендуется, чтобы освоить необходимые скиллы.

● Знание основ аналитики, статистики и математических методов.
● Владение основными инструментами работы с данными - Data Mining и Engineering, SQL-запросы, ETL и др.
● Базовое представление о теории управления, особенно в направлениях, что касаются процессов и изменений.
● Визуализация на BI-платформах типа Power BI, Qlik, Tableau и др.
● Языки программирования (Python, SAS, C++, SQL, R). Даже если вы не будете писать код сами, важно понимать, как он работает или как сделать запрос к БД.
● Умение формулировать гипотезы и их проверять, проводить А/В тесты и оценивать их результаты.
● Безупречная устная и письменная коммуникация.
● Владение английским языком.

Вот несколько примеров того, какие знания нужны кандидату, претендующему на позицию аналитика данных:

Идеальный кандидат на эту позицию должен не только иметь реальный опыт и профессиональные скиллы, но и обладать вполне определенными персональными качествами, без которых трудно добиться успеха и продвинуться по карьерной лестнице.

Если вы считали, что для такой работы достаточно просто быть «технарем», то это не так. Самым высоким спросом на рынке труда пользуются специалисты, совмещающие «твердые» и «гибкие» навыки (hard и soft skills), необходимые для пользы бизнеса.

Его еще можно назвать аналитическим или логическим складом ума или умением думать системно. Это главное качество человека, стремящегося получить такую должность. Ему должно нравиться оперировать множеством сведений и зачастую гигантскими цифрами: структурировать их, сводить в единую систему, видеть причины и закономерности, предсказывать последствия и варианты развития.

Объем информации, с которым приходится работать, поражает воображение, поэтому внимательность и аккуратность здесь просто необходимы. Кто-то сочтет такую деятельность монотонной, и в некоторых задачах это действительно так. Именно поэтому способность сконцентрироваться чрезвычайно важна.

Даже незначительная ошибка или потеря какой-то одной цифры могут привести к тому, что результаты всего проекта окажутся некорректным. А следовательно, выводы и решения, принятые на их основе, будут неэффективными, а в некоторых случаях даже фатальными.

Профессия эта достаточно молодая: она еще развивается. Наука о данных, а также способы и методы их сбора, хранения, распространения и обработки постоянно меняются благодаря стремительному развитию цифровых технологий. И все это надо отслеживать, изучать и внедрять в свою работу.

Постепенно вникать в суть и тонкости такой деятельности можно, например, в профессиональных сообществах. Одно из крупнейших в Рунете — Клуб анонимных аналитиков в Telegram (в запрещенных соцсетях тоже есть).

Базовые знания можно черпать из книг — материал в них универсален и остается актуальным долгое время, несмотря на активные технологические изменения.

Если вы работаете с корпоративной отчетностью и хотите понятно и наглядно преподносить информацию руководству, этому научат книги директора Института бизнес-аналитики Алексея Колоколова:

«Дашборд для директора» — о том, что такое интерактивная панель мониторинга для управленца, что она в себя включает и как работает. Четко описаны главные этапы в разработке красивого и понятного отчета.

«Заставьте данные говорить» — пошаговое руководство по созданию дашбордов в Excel. Наглядные иллюстрации и очень подробные пояснения помогут получить результат даже тем, кто никогда не делал подобного раньше. Описанные правила и принципы визуализации данных актуальны не только для Excel, но и для работы в любых BI-системах.

Сегодня это очень востребованная специальность — спрос на нее значительно превышает предложение на рынке труда. Высококлассных мастеров все еще не так много, а вот задачи, которые они могут решать, есть практически в любой средней и крупной организации.

Деловая активность предприятия строится во многом на результатах анализа. Это сведения о продажах, финансовые показатели, маркетинговые исследования рынков и потребительского поведения, информация о конкурентах, эффективности рекламной деятельности и многое другое. Поэтому на вопрос «Где нужен аналитик данных?» можно ответить коротко — везде.

Вакансии на эту позицию существуют в крупных торговых корпорациях, телекоммуникационных холдингах, банках, сетевых магазинах, IT-агентствах и множестве других организаций. Такие эксперты нужны и на небольших предприятиях, но далеко не каждое из них может позволить себе иметь его в своем штате, ведь услуги стоят достаточно дорого.

Зарплата стажера начинается от 35 тысяч рублей в Москве и Петербурге и 24 тыс.руб. в других регионах. А вот ежемесячный доход высококлассного эксперта на верхних ступенях карьеры может составлять и 300, и 500 тыс. руб. Вот примерные вилки дохода на разных уровнях:

● Junior — опыт работы отсутствует или минимальный, средняя зарплата 24-85 тыс.рублей в месяц;
● Middle — опыт от 2 лет, средняя зарплата 100-190 тыс.рублей в месяц;
● Senior — опыт от 5 лет, средняя зарплата от 200 тыс.рублей в месяц, а «потолка» не существует.

На Западе спрос на подобных специалистов тоже высок и растет с каждым годом. По данным статистических агентств, средняя годовая зарплата Junior Data Analyst в США составляет около $70 тыс. (то есть около $5,8 тыс. в месяц). Senior в этой стране может рассчитывать на $110-130 тыс. за год (то есть около $10 тыс. в месяц). В Европе среднегодовой доход чаще составляет от 40 до 80 тыс. евро.

Есть три основные пути освоения этой профессии:

1. самостоятельное обучение;
2. высшее образование;
3. специализированные курсы.

Кому-то ближе одна форма, кому-то другая. Самообразование бюджетно, но требует гораздо больше времени и серьезной дисциплины. Кроме того, оно проходит без поддержки экспертов и почти не дает практического опыта. Обучение в вузе подходит не всем, потому что кроме профессиональных дисциплин, придется тратить время и усилия на множество общеобразовательных предметов, а вся учеба занимает минимум четыре года.

А вот о третьем пути расскажем подробнее. Большинство сегодня считает оптимальным вариантом именно обучение на специализированных курсах. Обычно это занимает от шести месяцев до одного года — это гораздо быстрее, чем в вузе и тем более чем при самостоятельном освоении профессии. На хорошей программе вы будете не только изучать теорию, но и заниматься практикой на реальных бизнес-кейсах с решением актуальных для компаний задач.

Все вышеупомянутые навыки можно получить на программе профессиональной переподготовки от Института бизнес-аналитики. Она построена на действительном проектном опыте наших экспертов, то есть вы будете изучать не выдуманные преподавателем примеры, а реальные ситуации из жизни.

Программа состоит из трех ступеней:

1. Аналитическое мышление.
2. Корпоративный проект полного цикла.
3. Бизнес-метрики и интеграционные решения.

Каждая ступень — это и лекции, и практические задания, и онлайн-встречи с автором программы, директором Института и практикующим бизнес-аналитиком. В результате вы получаете 132 часа лекций и 194 часа практики!

В учебный план входят 9 специализированных курсов. Два их них — сквозные, они длятся на протяжении всего обучения, а уроки проходят в режиме онлайн-встреч:

● Профессиональное развитие и карьера: выстраиваем ваше резюме и портфолио, учимся грамотным переговорам с заказчиками, а также работаем над реальными заказами.

● Английский язык для BI-проектов: проводим онлайн-встречи в формате Speaking Club, используем профессиональную терминологию, общаемся с англоязычными коллегами и участвуем в международных конкурсах.

Остальные 7 курсов изучаем «от простого к сложному». Так, чтобы материал был понятным и доступным даже для студентов, которые осваивают профессию с нуля.

1. Визуализация данных и бизнес-дашборды.
2. Обработка и построение моделей.
3. Продвинутый Power BI и дата-сторителлинг.
4. Управление корпоративными BI-проектами.
5. Финансы и 1С.
6. Digital-маркетинг и CRM.
7. HR-аналитика.

Преподаватели программы — это эксперты с многолетним опытом в индустрии. Вот почему в основе обучения — решение настоящих задач бизнеса, а не теория или работа с гипотетическими данными.

После прохождения курса вы получаете диплом государственного образца и все необходимые навыки аналитика данных. У каждого выпускника этой программы будет убедительное портфолио с решением задач, актуальных для большинства компаний. Это поможет вам выделиться на фоне конкурентов при трудоустройстве. Кроме того, лучших студентов Институт бизнес-аналитики рекомендует своим клиентам, которые регулярно приглашают их на работу.